Top-bewertete Hive Alternativen
Apache Hive unterstützt die Analyse großer Datensätze, die unter HDFS von Hadoop gespeichert sind und in kompatiblen Systemen wie dem Amazon-Dateisystem. Es bietet eine SQL-basierte Abfragesprache namens HiveQL5 mit Schemata, um Abfragen in MapReduce, Apache Tez6 und Spark-Aufgaben transparent zu lesen und zu konvertieren. Alle drei Ausführungs-Engines können unter YARN laufen. Um Abfragen zu beschleunigen, bietet Hive Indizes, die Bitmap-Indizes einschließen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Bietet viele Werkzeuge, hat großes Wachstumspotenzial Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
59 von 60 Gesamtbewertungen für Hive
Gesamtbewertungsstimmung für Hive
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Ich mag, dass es eine hochgradig anpassbare Benutzeroberfläche bietet, die es Teams ermöglicht, Aufgaben zu organisieren und den Arbeitsablauf effektiv zu verwalten. Einfach herunterzuladen und für Berichte zu sortieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Einfach zu ladende Informationen und Zugriff. Ich habe keine Abneigung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es ist aufregend, wie gut es nahtlos die Arbeit verbindet, durch seine Gruppen-Messaging, das die Zusammenarbeit fördert, seine flexiblen Projektlayouts, Kundeninformationen und Bewertungen, die bei der Strategie helfen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Eine Sache, die zu beachten ist, ist, dass es stark auf Verbrauch ausgelegt ist und genug RAM benötigt, um einige integrierte Apps zu verlangsamen. Das ist ein Problem, das gelöst werden muss. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Hive ist das beste Datawarehouse und Open Source. Einfach zu verwenden. Es hat eine Abfragesprache namens HiveQL. Die Syntax ist dieselbe wie bei SQL. Daher ist es einfach, Hive-Abfragen zu schreiben und Berichte sowie Geschäftseinblicke zu erhalten. Beste Wahl für Analysen. Und es lässt sich leicht mit Spark, Hadoop und auch der Cloud integrieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Höhere Latenz ist der Nachteil. Entwicklungen sollten gemacht werden, um die Latenz der komplexen Abfragen zu verbessern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Fantastische und attraktive Benutzeroberfläche
Einfach, wenn es um das Verfolgen, Zuweisen und Überwachen von Projekten geht
Hive hilft mir, den Überblick über all unsere Projekte und die mit diesen Projekten verbundenen Personen zu behalten Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich habe noch nichts, was ich als Abneigung angeben könnte, ich bin zufrieden mit der Nutzung von Hive. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Open-Source-Framework ermöglicht das Lesen, Schreiben und Verwalten von Daten wie SQL, HQL, was die Nutzung erleichtert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Die Latenz in Apache Hive ist sehr hoch. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Hive bietet Werkzeuge für die Projektplanung, einschließlich der Möglichkeit, Projekte und Zeitpläne zu verfolgen, Aufgaben zu erstellen und zuzuweisen sowie Ressourcen zu verwalten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich habe keine Abneigung gegen Hive, da es das ist, das ich benutze. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich mag am meisten, dass Apache Hive Partitionierung und Bucketing für schnelle Datenabfrage unterstützt. Wir können benutzerdefinierte UDFs entsprechend den Anforderungen erstellen, um Datenbereinigung und -filterung durchzuführen. Es unterstützt HQL, ähnlich wie SQL, was es für Menschen mit SQL-Hintergrund einfach macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Unterstützt kein OLTP und unterstützt auch keine Lösch- oder Aktualisierungsaktionen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es ist einfach, Abfragen in Hive auszuführen, da Hive HQL verwendet, das SQL sehr ähnlich ist. Hive hat den HiveMetastore-Dienst, um die Metadaten zu speichern, und HiveServer2, um die Clientanfragen zu bedienen, sodass die Trennung hier bei der ordnungsgemäßen Ressourcenverteilung hilft. Hive ist auch fehlertolerant, was es ideal macht, um ETL lang laufende Batches auszuführen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Hive hat ein Problem mit dem Kaltstart und da es den MapReduce-Algorithmus im Hintergrund verwendet, ist es viel langsamer als Spark, was uns dazu veranlasste, von Hive zu Spark zu wechseln, da sich die Job-Abschlusszeit nach dem Wechsel zu Spark um 70-80% verkürzte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Hive ist ein sehr wertvolles Werkzeug, da es Wrapper für die Datenanalyse und Abfragen auf Big Data für Organisationen mit großen Datenmengen bereitstellt, die verarbeitet werden müssen. Es ist auf Hadoop aufgebaut und macht das Erstellen und Speichern von SQL-Abfragen sehr bequem! Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Der größte Nachteil der Verwendung von Hive ist, dass es keine Echtzeitanfragen bietet, insbesondere für Zeilenaktualisierungen, da die Latenz in Hive ziemlich hoch ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
